plotAdjustedResponse

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调整响应值并绘图

函数库: TyMachineLearning

语法

h = plotAdjustedResponse(mdl, var)

说明

h = plotAdjustedResponse(mdl, var) 绘制预测变量 var 的调整响应变量图。

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示例

绘制调整响应变量图

加载 carbig 数据集，使用 Model_Year, Weight 作为预测变量，MPG 作为响应值拟合一个线性模型。

using TyPlot 
using DataFrames
using TyMachineLearning
using CSV
car_file = joinpath(pkgdir(TyMachineLearning), "data/Regression/carbig.csv")
car = CSV.read(car_file, DataFrame)  # 加载数据集
car = car[:, Symbol.(["Model_Year", "Weight", "MPG"])]  # 取出需要用到的变量

去除数据集中的空值：

X, y = dropna(car)

拟合线性模型：

mdl = fitlm(X, y)

绘制第一个预测变量的调响应图：

plotAdjustedResponse(mdl, 1)

绘制第二个预测变量的调响应图：

figure()
plotAdjustedResponse(mdl, 2)

输入参数

mdl - 线性回归模型

线性回归模型

使用 fitlm(X,y) 或 stepwiselm(X,y,__) 创建的线性回归模型

数据类型： 线性回归模型

var - 用于绘图的预测变量

整型

调整后的响应图的变量，表示 mdl 中预测变量索引的正整数。

数据类型： Int64

输出参数

h - 调整响应图

图表

返回一个使用 TyPlot 工具箱绘制的调整响应图